种间双系统协作蝙蝠优化算法及其性能仿真

• 作者: 孟凯露 尚俊娜 岳克强
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 双系统 蝙蝠算法 爬山思想 伪变异算子 寻优精度
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 189-195
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 6015字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049421

摘要

针对单一种群算法较难权衡全局寻优能力和局部搜索能力的问题,提出一种种间双系统协作蝙蝠优化算法.根据蝙蝠个体运动状态将整个种群分为探测系统和开发系统,并通过信息交流进行进化协作.设计和运用动态变化算子实现全局寻优和局部寻优的实时平衡,利用位置更新算子减少开发系统随机性带来的影响,提高局部区域的开发效率,运用伪变异算子保持探测系统的多样性,提高全局搜索的效率.实验结果表明,该算法在快速收敛的同时能够避免陷入局部最优,可解决多局部极值的复杂优化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尚俊娜	杭州电子科技大学通信工程学院	83	474	11.0	17.0
2	岳克强	杭州电子科技大学电子信息学院	25	122	7.0	10.0
3	孟凯露	杭州电子科技大学通信工程学院	4	6	1.0	2.0